在以上代码中,我先生成了一个 emb,然后使用 nn.LayerNorm(dim) 计算它 layer nrom 后的结果,同时,我手动计算了一个在最后一维上的 mean(也就是说我的 mean 的维度是 2*3,也就是一共 6 个 mean),如果这样算出来的结果和我调 nn.LayerNorm(dim) 一致,那就说明,nn.LayerNorm(dim) 会给我们 (batch_...
self.LayerNorm = nn.LayerNorm(config.hidden_size, eps=config.layer_norm_eps) 可以看到,无论是火炬自带还是捧着脸复现的 transformer encoder 或者叫 bert layer,里面用的都是 torch 自己的 nn.LayerNorm,并且参数都是对应为 768 的 hidden di...
有关Batch norm和Layer norm的比较可以算上是算法领域的八股文了,为什么BERT不用batch norm而用layer norm的问题都被问烂了,知乎上随便一搜都有很多人讲解BN和LN的区别。通常来说大家都会给这张图: 大家会说,…
而LayerNorm是对一个batch里的所有样本自行norm，不存在这个问题。2. batchnorm的话每个feature的参与计算...
output_layer= model.get_pooled_output()#这个获取句子的output mask问题 在BERT 的 Masked LM 训练任务中, 会用 [MASK] token 去替换语料中 15% 的词,然后在最后一层预测。但是下游任务中不会出现 [MASK] token,导致预训练和 fine-tune 出现了不一致,为了减弱不一致性给模型带来的影响,在这被替换的 15...
Layer Normalization参数量:嵌入维度的大小,即768 + 768。这一部分参数用于计算Layer Norm层的α和β。接下来是BERT模型的Transformer blocks部分。这一部分是BERT模型的核心,包含了多个Transformer编码器层。每个编码器层都包含一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络。这些编码器层的参数数量可以根据具体的实现而有所...
文章其实并没有写出layernorm层的参数,但是在代码中有,分别为gamma和beta。在三个地方用到了layernorm层: ①词向量处 ②多头注意力之后 ③最后的全连接层之后 但是参数都很少,gamma和beta的维度均为768。因此总参数为768 * 2 + 768 * 2 * 2 * 12(层数) ...
然而,在BERT和最初的Transformer里边,使用的是Post Norm设计,它把Norm操作加在了残差之后: 其实具体的Norm方法不大重要,不管是Batch Norm还是Layer Norm,结论都类似。在文章《浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化》中,我们已经分析过这种Norm结构,这里再来重复一下。
然而,在 BERT 和最初的 Transformer 里边,使用的是 Post Norm 设计,它把 Norm 操作加在了残差之后: 其实具体的 Norm 方法不大重要,不管是 Batch Norm 还是 Layer Norm,结论都类似。在文章《浅谈 Transformer 的初始化、参数化与标准化》[2]中,我们已经分析过这种 Norm 结构,这里再来重复一下。
transformer_model函数的行为是先将输入的句子向量表示reshape成[batch_size * seq_length, width]的矩阵,然后循环调用transformer的前向过程,次数为隐藏层个数。每次前向过程都包含self_attention_layer、add_and_norm、feed_forward和add_and_norm四个步骤,具体信息可参考transformer的论文。